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3D U-Net Segmentation Improves Root System Reconstruction from 3D MRI Images in Automated and Manual Virtual Reality Work Flows

引用

Plant Phenomics 2023年第3期5卷 598-611页

作者： Tobias Selzner Jannis Horn Magdalena Landl Andreas Pohlmeier dirk helmrich Katrin Huber Jan Vanderborght Harry Vereecken Sven Behnke Andrea Schnepf Forschungszentrum Juelich GmbH Agrosphere(IBG-3)JuelichGermany Autonomous Intelligence Systems Group University of BonnBonnGermany Forschungszentrum Juelich GmbH Juelich Supercomputing CenterJuelichGermany

Magnetic resonance imaging(MRI)is used to image root systems grown in opaque ***,reconstruction of root system architecture(RSA)from 3-dimensional(3D)MRI images is *** resolution and poor contrast-to-noise ratios(CNRs)hinder automated ***,manual reconstruction is still widely ***,we evaluate a novel 2-step work flow for automated RSA *** the first step,a 3D U-Net segments MRI images into root and soil in *** the second step,an automated tracing algorithm reconstructs the root systems from the segmented *** evaluated the merits of both steps for an MRI dataset of 8 lupine root systems,by comparing the automated reconstructions to manual reconstructions of unaltered and segmented MRI images derived with a novel virtual reality *** found that the U-Net segmentation offers profound benefits in manual reconstruction:reconstruction speed was doubled(+97%)for images with low CNR and increased by 27%for images with high *** root lengths were increased by 20%and 3%,***,we propose to use U-Net segmentation as a principal image preprocessing step in manual work *** root length derived by the tracing algorithm was lower than in both manual reconstruction methods,but segmentation allowed automated processing of otherwise not readily usable MRI ***,model-based functional root traits revealed similar hydraulic behavior of automated and manual *** studies will aim to establish a hybrid work flow that utilizes automated reconstructions as scaffolds that can be manually corrected.

关键词： Root utilize otherwise

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